自述文件
这是一个由 Bespoke Labs 开发的基于事实的真实性核查模型。
该模型以文档(文本)和句子作为输入,并确定句子是否得到文档的支持。 为了对多句声明进行事实核查,应首先将声明分解成句子。 文档不需要进行分块,除非它超过 32K 个令牌。
尽管尺寸较小,但 Bespoke-MiniCheck 仍然是 SOTA 事实核查模型。
用法
提示模板如下
Document: {document}
Claim: {claim}
响应将是 Yes
或 No
。
示例
提示
Document: A group of students gather in the school library to study for their upcoming final exams.
Claim: The students are preparing for an examination.
响应
Yes
提示
Document: A group of students gather in the school library to study for their upcoming final exams.
Claim: The students are on vacation.
响应
No
模型性能
这些模型的性能是在我们新收集的基准测试(在训练期间我们的模型未曾见过)上评估的,LLM-AggreFact,来自 11 个最近关于事实核查和基础 LLM 生成的带有人类标注的数据集。 **尽管尺寸较小,但 Bespoke-MiniCheck-7B 仍然是 SOTA 事实核查模型。**